Smart Camera von B&R : KI bringt Echtzeit-Vision in den Maschinenprozess

„Unsere neue Smart Camera kann direkt in den Regelkreis eingebunden werden, sodass Maschinen im laufenden Betrieb angepasst werden können“, sagt CTO Florian Schneeberger. „Mit unserer Lösung erkennen Maschinen Produktfehler nicht nur, sondern reagieren unmittelbar darauf." Ein weiterer Vorteil der Smart Camera ist ihr flexibler Einsatz. „Kunden können Modelle wechseln und KI-Funktionen in benutzerdefinierten Sequenzen kombinieren – ohne Produktionsunterbrechung“, ergänzt Schneeberger. Diese Eigenschaft ermöglicht, den Prozess schnell neue Produktvarianten anzupassen oder auch neuartige Fehlertypen zu erkennen. Zudem unterstützt die B&R-Lösung die schrittweise Integration von KI in bestehende regelbasierte Systeme.

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Im Gegensatz zu herkömmlichen Lösungen ist die Smart Camera von B&R anders. Sie ist nicht auf externe PCs oder Steuerungen angewiesen. Stattdessen verarbeitet sie Bilddaten lokal. Die KI-Inferenz erfolgt in Echtzeit, angetrieben von einem Edge-KI-Prozessor, der laut Hailo-Benchmarks bis zu 15-mal effizienter ist als vergleichbare Chips.

Die Smart Camera unterstützt eine Vielzahl KI-gestützter Bildverarbeitungsfunktionen. Sie hat hoch effiziente Modelle. Darunter sind Modelle von MVTec. Die Funktionen umfassen optische Zeichenerkennung (OCR), Anomalieerkennung, Objekterkennung, Klassifizierung und semantische Segmentierung. Diese Funktionen lassen sich mit konventionellen, regelbasierten Algorithmen in einem durchgängigen, hybriden Workflow kombinieren. So vereint die Lösung die Flexibilität der KI mit der Geschwindigkeit und Präzision klassischer Bildverarbeitung.

Dieser hybride Ansatz eignet sich besonders für komplexe Inspektionsaufgaben, wie etwa die Identifizierung von Produkttypen, die Erkennung von Defekten oder die Überprüfung gedruckter Zeichen. All dies geschieht in einem einzigen Durchgang mit nur einem Gerät.

Die Smart Camera ist für eine rasche Inbetriebnahme konzipiert und wird mit einem in Automation Studio integrierten Tool projektiert. Eine Low-Code-Umgebung erlaubt es Automatisierungsingenieuren, KI-Vision-Aufgaben zu konfigurieren, Ergebnisse zu simulieren und Modelle zu verwalten – ohne Spezialkenntnisse.

Bestehende Smart-Kamera-Installationen können unkompliziert über ein Drop-in-Upgrade aufgerüstet werden. „Automatisierungsingenieure können KI-Vision innerhalb weniger Stunden implementieren – nicht erst nach Tagen“, so Schneeberger. „Da das System vollständig mit der Maschinensteuerung synchronisiert ist, steigt die Gesamteffektivität der Anlage – bei gleichbleibender Komplexität.“

Die werkseitig kalibrierte Optik und Beleuchtung verbessern zudem die Wiederholgenauigkeit der Bildaufnahme um den Faktor zehn oder mehr. Das sorgt für hochwertigen Input bei Deep-Learning-Modellen – und damit für präzisere Ergebnisse, weniger Fehlalarme und eine dauerhaft hohe Leistung. Von Lebensmitteln und Pharmazeutika über Kosmetika und Textilien bis hin zur Automobilindustrie: Die Smart Camera ist auf unvorhersehbare Material-, Beleuchtungs- und Positionsschwankungen ausgelegt.